1樓：墨汁諾
兩個值都要看，r值表示在樣本中變數間的相關係數，表示相關性的大小；p值是檢驗值，是檢驗兩變數在樣本來自的總體中是否存在和樣本一樣的相關性。
一般來說相關性大小要看顯著性達到什麼程度。顯著性越**明相關程度越高。顯著性小於0.
05則為顯著先關，小於0.01則為極顯著相關。大於0.
05則說明不相關，或者相關性不強，也可以簡單理解為不相關。
2樓：呂秀才
相關性分析的**輸出是一個矩陣
你只需要看橫向或者縱向的1和2的交叉係數都可以pearson相關性 表示的是兩者相關係數的大小，-0.397 表示兩者是負相關，相關性大小為0.397
顯著性的0.000也就是p值，用來判斷相關性是否顯著
3樓：匿名使用者
顯著相關，相關係數是-0.397
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
spss中pearson（皮爾遜相關係數）看r值還是p值，確定相關性
4樓：匿名使用者
兩個值都要看，r值表示在樣本中變數間的相關係數，表示相關性的大小；p值是檢驗值，是檢驗兩變數在樣本來自的總體中是否存在和樣本一樣的相關性。
spss做pearson相關性分析，必須是兩個變數相互影響嗎
5樓：呂秀才
不是說必須相互影bai響du，因為在做pearson相關之間zhi，你是不知dao道這兩個變數之間是否存回在一定的什答麼相關的。
但是做pearson相關對於變數分佈有個要求 是必須要符合正態分佈，同時變數型別必須是數值型資料型別
spss中pearson（皮爾遜相關係數）分析結果中有一項是「pearson correlation」,這一項是不是就是那個r值？
6樓：呂秀才
是的，當然不能只看它的值，你要看下這個相關係數後面有沒有星號，一個星號表示005水平下顯著，兩個星號表示001水平下顯著，沒有星號表示兩者沒有顯著相關
用spss做相關分析的結果 pearson相關性很小，顯著性（雙側）很大。那他們相關嗎？判斷標準具體是什麼？
7樓：匿名使用者
不相關抄。一般來說相關性大小要看顯著性
達到什麼程度。顯著性越**明相關程度越高。顯著性小於0.
05則為顯著先關，小於0.01則為極顯著相關。大於0.
05則說明不相關，或者相關性不強，也可以簡單理解為不相關。
希望對你有幫助！
8樓：匿名使用者
只要有顯著性就行，判定標準就是看p值，<0.05就是有顯著性，反之沒有顯著性
要統計a與b兩組資料的相關性。用spss中相關分析的但相關。pearson相關係數為負數,p=0.3的含義是什麼?
9樓：匿名使用者
是存在不顯著的負相關，也可以認為不存在相關
10樓：風影——恰恰
強勢的插入，但是沒有答案，請把分給樓上的兄臺吧=^_^=
11樓：匿名使用者
在0.05的水平上不顯著
在spss中，進行相關分析時pearson相關係數和散點圖中r方值為什麼會不一樣呢？二者有什麼區別？
12樓：老賈常
0.737是二者的相關係數，0.544是相關係數的平方。在本例中的意思是說對於死於肺癌的結果，香菸的貢獻率為0.544.
13樓：匿名使用者
上面是r 下面是平方 你算算 0.737 平方是多少
pearson相關係數的數值為多少證明有相關性？標準是什麼？謝謝！！ 5
14樓：維維豆奶
皮爾遜相關
係數變化從-1到 +1，當r＞0表明兩個變數是正相關，即一個變數的內值越大，另一個變數的值也會越大；r＜容0表明兩個變數是負相關，即一個變數的值越大另一個變數的值反而會越小。
r 的絕對值越大，則兩變數相關性越強。若r=0，表明兩個變數間不是線性相關，但可能存在其他方式的相關（比如曲線方式）。
15樓：
1為正相關 -1為負相關 0為不相關。因此越接近1越相關。如果用來排序的話，具體數值就無所謂了，只要看哪個大哪個就更相關。
16樓：匿名使用者
pearson相關係抄數用來衡量兩個資料集襲合是否在一條線上面，它用來衡量定距變數間的線性關係。如衡量國民收入和居民儲蓄存款、身高和體重、高中成績和高考成績等變數間的線性相關關係。
相關係數的絕對值越大，相關性越強，相關係數越接近於1或-1，相關度越強，相關係數越接近於0，相關度越弱。
通常情況下通過以下取值範圍判斷變數的相關強度：
相關係數 0.8-1.0 極強相關
0.6-0.8 強相關
0.4-0.6 中等程度相關
0.2-0.4 弱相關
0.0-0.2 極弱相關或無相關
spss的相關性分析中相關係數大但無顯著性，怎麼解釋啊
17樓：當代不恥下問
沒有相關。在sig.大於或等於0.05的情況下，即使相關係數再高也只能看作是由偶然因素引起的
18樓：劉得意統計服務
沒有顯著的相關性。因為sig值大於0.05.
樣本系數雖為0.624，但這只是樣本相關係數，不能說明總體上相關。
19樓：
相關係bai數0.624大約屬於中等量級
du的相關，在樣本量zhi足夠大的情況下一般dao
都會有內顯著性，你的情況應該是樣本量容偏小造成的。此外，pearson相關係數的正確性需要得到散點圖的證實，你應該檢查一下散點圖，看看資料是否具有線性趨勢，特別是有沒有離群值或極端值扭曲你的相關係數，散點圖這個步驟很容易被忽略，但對相關分析而言十分關鍵！
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